虽然是个小小的区别!但是在Python里面是重要的。你需要将None和不含任何值的空数据结构区分开。
float和double数据类型对金融计算(甚至是军事用途)都是有害的,永远不要用它们来进行货币计算。如果精度是您的需求之一,那么使用BigDecimal。
“就本质来说,浮点算术是不精确的,而且程序员们很容易滥用它,从而使计算的结果几乎全部由噪声组成”
在日常的开发中我们随时都会跟数字打着交道,对数字的处理也是很平常的事,本文仅对常用的数字操作一个小结,当一个笔记方便日后查看,也希望读者能从中收获些感觉有用的知识。
精度丢失的问题是在其他计算机语言中也都会出现,float和double类型的数据在执行二进制浮点运算的时候,并没有提供完全精确的结果。产生误差不在于数的大小,而是因为数的精度。
在python中进行精确的数值运算时,一般采用decimal模块对小数进行运算,其中用到了,十进制数decimal number, context算数上下文参数, signals信号信息
之前自己答的不是满意(对 陈嘉栋的回答 还是满意的),想对这个问题做个深入浅出的总结
例如在 chrome js console 中: alert(0.7+0.1); //输出0.7999999999999999 之前自己答的不是满意(对 陈嘉栋的回答 还是满意的),想对这个问题做个深入浅出的总结
今天分享的是一篇来自群友小王(王暖暖)同学的投稿,可以说是非常的细节,堪称史上最全对字符串格式化输出的讲解了!
在编程中,浮点类型数据主要用于表示小数,例如Java或C++中的float、double类型,Golang中的float32、float64类型。我们在开始学编程的时候也经常被教育,浮点数有精度问题,不适用于比较大小或比较相等性的逻辑。任何数字在计算机中都是用0和1二进制来表示,对于float(占据4字节)和double(占据8字节)类型,又是如何使用一串0和1表示出来呢?
有没有一种触目惊心的感觉,感觉回去检查检查自己的代码,有没有一些数值运算吧,哈哈。这个问题相当严重,比如你有9.999999999999元,你的计算机是不会认为你可以购买10元的商品的。在有的编程语言中提供了专门的货币类型来处理这种情况,但是Java没有。
今天群里一个初级开发者问为什么测试人员测出来他写的价格计算模块有计算偏差的问题,他检查了半天也没找出问题。这里小胖哥要提醒你,商业计算请务必使用`BigDecimal`,浮点做商业运算是不精确的。因为计算机无法使用二进制小数来精确描述我们程序中的十进制小数。《Effective Java》在第48条也推荐“使用BigDecimal来做精确运算”。今天我们就来总结归纳其相关的知识点。
二进制数表示方式为0b或者0B开头。例如:0b10110010,0B11001001 八进制数表述方式为0o或者0O开头。例如:0o632765,0O223174 十六进制数表述方式为0x或者0X开头。例如:0xff,0X3A,0xAC,0Xb7
四舍五入 double f = 111231.5585; BigDecimal b = new BigDecimal(f); double f1 = b.setScale(2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).doubleValue(); 保留两位小数 ---------------------------------------------------------------
英文 | https://codingbeauty.medium.com/javascript-round-number-to-2-decimal-places-3537ad0736f7
浮点数精度问题是指在计算机中使用二进制表示浮点数时,由于二进制无法精确表示某些十进制小数,导致计算结果可能存在舍入误差或不精确的情况。
Exp反对数, e(自然对数的底)的某次方,常数数e的值大约是2.718282
浮点数精度丢失,一直是前端面试八股文里很常见的一个问题,今天我们就来深入的了解一下问题背后的原理,以及给一些日常处理的小技巧。
在开发中,我们使用BigDecimal的时候,在做除法计算的时候,抛出:Non-terminating decimal expansion; no exact representable decimal result。如下图:
python的数值类型包括常规的类型:整数(没有小数部分的数字)、浮点数(通俗地说,就是有小数部分的数字)以及其它数值类型(复数、分数、有理数、无理数、集合、进制数等)。除了十进制整数,还有二进制数、八进制数、十六进制数。
(new BigDecimal()).setScale()方法用于格式化小数点,有多种小数保留模式,如下:
今天碰到一个问题,金额计算用double类型会丢失经度,就改用了BigDecimal类型,这个类型之前用的比较少,没怎么接触。就到网上看了一下相关教程,写个总结记一下。
财务系统在处理资金时要求高度的准确性,因为即便微小的误差也可能引发严重的财务问题。在这些情境下,传统的浮点数因其固有的设计限制难以满足高精度的需求。为了克服这一挑战,通常会采用大数Decimal,这是一种能够提供足够精度的数据类型,特别适用于财务领域的数值存储和计算。
相信大家在平常的 JavaScript 开发中,都有遇到过浮点数运算精度误差的问题。
前面诸节所用到的整数、浮点数、分数,均是“十进制”的数,这符合数学和日常生产生活的多数习惯。而计算机则不然,它使用的是二进制(参阅第1章1.2节)。从数学角度看,用于实现记数方式的进位制除了十进制、二进制之外,还有八进制、十六进制、六十进制等。同一个数字,可以用不同的进位制表示。在数学和计算机原理的资料中,会找到如何用手工的方式实现各种进位制之间的转换——这些内容不在本书范畴,此处重点介绍使用 Python 内置函数实现进制转换,并由此观察一个貌似“ bug ”的现象。
因为不论是float 还是double都是浮点数,而计算机是二进制的,浮点数会失去一定的精确度。
我们从小就被教导说0.1+0.2=0.3,但是在奇妙的计算机编程世界里面,事情变得不一样了。
整数是Python基本数据类型之一,表示所有整数,包括正整数、负整数和零。在Python中,整数类型的变量可以使用int类型表示。
DecimalFormat 是 NumberFormat 的一个具体子类,用于格式化【十进制数字】。
之前的时候,白茶是一个纯小白,有一些东西,网上并没有详细的基础介绍,或者说,没有免费的资源。这就导致说与大佬们沟通的时候,很多大佬都不愿意搭话。不是不愿意回答,而是问的问题太基础了,就好比问人家1+1等于几一样。痛定思痛,基础终究是需要自己静下心来学习的。
之前陆陆续续写了很多架构、设计、思想、组织方向的文字,突然感觉到有些厌烦。因为笔者不断看到有些程序员“高谈阔论、指点江山”之余,各种定律、原则、思想似乎都能信手拈来侃侃而谈,辩论的场合就更喜欢扯这些大旗来佐证自己的"金身"。殊不知,这些人的底座脆弱到不堪一击,那些“拿来”的东西都是空中楼阁罢了。优秀程序员区别于其他的一项重要指标,就是基础知识的底蕴足够强大。靠看靠学靠实战靠日积月累,绝无捷径。
首先,学习一个东西,我们都必须要带着问题去学,这边我分为 【为什么?】【是什么?】【怎么用?】
方法1:SELECTCAST('123.456'asdecimal)将会得到123(小数点后面的将会被省略掉)。如果希望得到小数点后面的两位。则需要把上面的改为SEL
一、分类 整数 浮点数 布尔 复数 二、整数 说明 python可以处理任意大小的整数,包含复数 普通定义 # 普通定义 num1 = 10 # id(变量名):可以查看变量的内存地址 # hex(十进制数字):将十进制数字转为十六进制数字(0x为开头,不是数据内容部分) print(id(num1), hex(id(num1))) # type(变量名):可以查看变量的类型,int表示整数数字 print(type(num1)) 连续定义 # 连续定义 num2 = num3 = num4 = 5 交互定
我们在浏览器的控制台中,运行sum(),得到的运行结果为9.99999999999998。这显然和我们的九年义务教育所教导的「背道而驰」。
上一节知识点主要讲到了进制转换,这一块其实属于计算机基础课程。在Python中主要涉及到:
%5d 要求宽度为5位,如果不足5位,前面空格补齐;如果足够5位,此语句无效。
- dict / list / tuple / int / str / bool / set
通过这个:你就可以在编程中快速求出一个数的除数:先算出数学除法值,然后再向0取整就可以了
去互联网金融或电商行业的公司面试时,一般都会遇类似“ 0.1+0.2 等于 0.3吗?”这道题,对于非科班出身的前端人是一道送命题,有些知道 0.1+0.2 不等于 0.3,但是继续深问为什么,就无法很清晰地回答。
reprlib 模块提供了一个定制化版本的 repr() 函数,用于缩略显示大型或深层嵌套的容器对象
函数分为自定义函数和内置函数 python内置函数分类: 一、强制转换 int() / str() / bool() / list() / tuple() / dict() / set() 二、输入输出 input() / print() 三、数学相关 abs():计算绝对值 sum():求和 float():转化为浮点型(小数) v = 55 v1 = float(55) print(v1) #55.0 补充:int(55.5) #只保留整数:55 max():找到最大值 min():找到最
如果你在Google或者百度上搜索,你会发现大量的来自CSDN或者简书上面的文章讲到这一点,但是他们的说法无外乎下面几种:
关系表达式: 附加表达式 附加表达式 < 关系表达式 附加表达式 > 关系表达式 附加表达式 <= _关系表达式 附加表达式 >= 关系表达式
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💂作者简介: THUNDER王,一名热爱财税和SAP ABAP编程以及热爱分享的博主。目前于江西师范大学会计学专业大二本科在读,同时任汉硕云(广东)科技有限公司ABAP开发顾问。在学习工作中,我通常使用偏后端的开发语言ABAP,SQL进行任务的完成,对SAP企业管理系统,SAP ABAP开发和数据库具有较深入的研究 💅文章概要:本文主要对SAP ABAP中预定义数据类型进行一个详细地介绍,在此前文章中我们已经对预定义数据类型有了一个最基本的了解,本文在此基础上会进行更加详细深入细致地讲解,主要包括预定义
花下猫语:如何精确地计算浮点数?这是计算机科学的大难题。那 Python 是如何处理浮点数的四舍五入问题的呢?今天分享的文章,对此展开了深入的剖析。
完整版教程下载地址:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第8章 DSP定点数和浮点数(重要) 本期教程主要跟大家讲解一下
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